飛象網訊（源初/文）2023年，全球芯片行業(yè)繼續(xù)保持增長態(tài)勢，根據國際半導體產業(yè)協(xié)會預測，2023年全球半導體銷售額將達到6860億美元，同比增長10.1%，5G、云計算、人工智能等新興應用的快速發(fā)展，推動了芯片需求的增長。
而要說2023年芯片領域什么最熱，故事還要從年初的ChatGPT開始，黃仁勛當時表示：“我們正處于AI的‘ iPhone 時刻’�！背删蜕墒紸I的背后，自然是AI算力的支持。
“iPhone時刻”引爆芯片需求
2023年3月，英偉達宣布推出全新的H100 NVL計算加速卡，專為大型語言模型訓練（LLM）設計，性能更強。其搭載了兩個基于Hopper架構的H100芯片，頂部配備了三個NVLink連接器，在服務器里使用了兩個相鄰的PCIe全長插槽。H100 NVL計算卡的FP64計算性能為134TFLOPS，TF32計算性能為1979 TFLOPS，F(xiàn)P8計算性能為7916 TFLOPS，INT8計算性能為7916 TFLOPS，是H100 SXM的兩倍。其具有完整的6144位顯存接口，顯存速率可達5.1Gbps，意味著最大吞吐量為7.8TB/s，是H100 SM3的兩倍多。
年底，英特爾CEO 基辛格首次公開介紹第三代英特爾AI加速器Gaudi 3，它用于深度學習和大型生成式AI模型。英特爾計劃明年發(fā)布Gaudi 3，稱Gaudi 3的性能將優(yōu)于英偉達的主打AI芯片H100。據悉，Gaudi 3將于2024年推出，采用5nm制程，相較前代提供到達4倍的BFloat16 功能、2 倍的運算能力、1.5倍的網絡頻寬和1.5倍的HBM容量。
AMD也在年底正式發(fā)布兩款AI芯片旗艦產品，Instinct MI300X與MI300A。MI300X專為生成式AI智能算力設計的數(shù)據中心GPU，正面對標英偉達H100；MI300A則是專為超級計算機設計的APU產品。APU為AMD在2011年提出的升級版CPU概念，其將CPU和GPU組合在同一個晶片上，以滿足超級計算機高性能計算的要求。
端側AI卷起來
端側AI的概念也開始興起。今年5月，高通在線上發(fā)布了《混合AI是AI的未來》白皮書，梳理了高通在AI領域技術發(fā)展和應用趨勢方面的洞察，旨在與更多合作伙伴共同探索AI技術普惠之路。通過終端側AI算力與云端的結合，恰恰能夠解決目前生成式AI完全依靠云端而出現(xiàn)的各種隱憂。例如在功耗方面，如果在云端運行一個超過10億參數(shù)的生成式AI模型，可能需要數(shù)百瓦功耗的話，但在終端側運行需要的功耗僅有幾毫瓦。
高通在今年巴展期間所帶來的Stable Diffusion在Android終端上的演示為例，能夠在15秒內完成20步推理，生成包含細節(jié)的圖像，整個過程全部在本地化進行，即使手機設置成飛行模式，也能完成根據文字描述所進行的繪畫創(chuàng)作任務。這種特性既為用戶帶來了更加靈活高效的使用方式，又大大提升了隱私保護性。
驍龍峰會期間發(fā)布的第三代驍龍8移動平臺，NPU提升高達98%，能效提升40%。在AI表現(xiàn)上可實現(xiàn)本地運行100億參數(shù)的模型，面向70億參數(shù)大語言模型每秒生成高達20個token，實際應用中可在本地實現(xiàn)一秒內完成Stable Diffusion的圖片生成。同期發(fā)布的面向移動PC領域的驍龍X Elite，CPU+GPU+NPU結合而成的AI算力更是高達75TOPS，其中NPU算力高達45TOPS，AI處理速度是競品的4.5倍。
年底，英特爾在以“AI Everywhere”為主題的活動中發(fā)布酷睿Ultra移動處理器，英特爾為新CPU配備NPU提供“低功耗人工智能加速和CPU/GPU卸載”，專為在低功耗下長時間運行的AI工作負載而設計，與CPU 和GPU的AI功能相輔相成，與前代相比，能夠帶來2.5倍的能效表現(xiàn)，能夠執(zhí)行人工智能驅動的任務，如背景模糊、眼動追蹤和圖片框架等。
聯(lián)發(fā)科的9300同樣搭載了基于硬件的生成式 AI 引擎，生成式 AI transformer 運算速度快 8 倍，2 倍整數(shù)和浮點運算速度，功耗較前一代降低 45%，最高可支持 330 億參數(shù)的 AI 大語言模型，支持 NeuroPilot Compression 內存硬件壓縮技術，生成式 AI 端側技能擴充技術。
3nm終于來了
相比于去年A16處理器的小修小補，蘋果伴隨iPhone 15 Pro系列推出的A17 Pro終于迎來臺積電3nm制程，擁有高達170億個晶體管，也成為了業(yè)界首款搭載3nm制程芯片的系列手機。A17 Pro芯片硬件加速光線追蹤的運行速度提升最高可達4倍，神經網絡引擎運行機器學習模型的速度提升最快可達2倍，每秒可執(zhí)行最高達35萬億次操作。
根據臺積電給出的數(shù)據顯示，3nm制程的邏輯密度將增加約70%，相同功耗下，速度提升10~15%，或于相同速度下，功耗降低25~30%。不過，臺積電3nm制程對于iPhone所帶來的使用體驗提升并不明顯�？紤]到機身設計問題，也為iPhone 15 Pro系列帶來了散熱問題。
10月底，蘋果再次伴隨新款Macbook Pro系列發(fā)布采用3nm制程的M3系列芯片。蘋果表示M3在CPU性能上比M1快了35%。M3還配備了采用下一代架構的10核GPU，圖形性能比M1快65%。M3還支持高達 24G B 的統(tǒng)一內存和一臺外接顯示器。M3 Pro在單線程任務中，CPU性能比M1 Pro快30%。M3 Pro最高支持36GB統(tǒng)一內存。M3 Max擁有920億個晶體管和16核GPU，包括12個性能核心和4個效率核心，以及40核GPU，比M1 Max快50%。M3 Max最高支持128GB統(tǒng)一內存。M3 Max的GPU性能比M1 Max快80%。
展望2024年，全球芯片行業(yè)仍將保持增長態(tài)勢。 云計算、人工智能等新興應用的快速發(fā)展，將繼續(xù)推動高性能芯片的需求。預計在2024年，云計算、人工智能芯片的市場規(guī)模將達到3000億美元，同比增長15%。
